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기대 그래디언트는 공분산, 피셔는 분산으로 업데이트 크기가 상한을 가진다.

·2026.10.15 09시

REINFORCE에서 GRPO로 이어지는 LLM 정책 그래디언트 유도법과 추론 엔진 불일치 문제를 다뤘다.

·2026.09.27 16시

PPM은 긴 Horizon LLM 추론에서 sparse reward의 비효율성을 해결하고 최적 정책을 보장하는 프레임워크다.

·2026.09.09 09시

프레임워크 없이 환경 정의부터 보상 함수 설계까지, 다이어그램 에이전트 예제로 강화학습 기반 에이전트 훈련의 핵심 원리를 설명한다.

·2026.05.20 09시

정책경사 학습이 엔트로피를 깎는 문제를 제어해 탐색 다양성을 지킨다.

·1·2026.03.30 09시